Investigadores han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que revela patrones hasta ahora desconocidos en el interior de los cánceres de mama.
Un equipo de la Universidad de Southampton, en colaboración con el hospital de la ciudad, utilizó esta tecnología para analizar más de 330.000 células de 127 pacientes.
Estos hallazgos podrían ayudar a los médicos a identificar a los pacientes de alto riesgo y a desarrollar tratamientos más específicos.
El Dr. Salah Elias, de la universidad y director de la investigación, afirmó: «Esto abre la puerta al desarrollo de nuevos biomarcadores y, en última instancia, a estrategias de tratamiento más personalizadas».
Universidad de SouthamptonEl estudio halló dos tipos diferentes de cambios dentro de las células cancerosas que anteriormente se habían tratado como si fueran lo mismo.
Un tipo de fenómeno implicaba que las células desarrollaran demasiados centrosomas, que son los encargados de dividirse correctamente. El otro tipo implicaba que los centrosomas se volvieran inusualmente grandes.
Los investigadores descubrieron que los dos cambios podían aparecer en diferentes partes del mismo tumor y desempeñar diferentes funciones en el desarrollo del cáncer.
El equipo creó una plataforma de inteligencia artificial, llamada CenSegNet, para examinar muestras de tumores con una «velocidad y precisión sin precedentes».
Los centrosomas actúan como centros organizadores de la célula, ayudando a que las células se dividan y mantengan su estructura. Cuando se vuelven anormales, las células pueden acumular errores genéticos, que se observan comúnmente en el cáncer.
Los investigadores descubrieron que los tumores con un mayor número de centrosomas agrandados tenían más probabilidades de presentar características vinculadas a una enfermedad más agresiva.
Entre estos factores se incluían un grado tumoral más elevado, un cáncer que se había extendido a los ganglios linfáticos cercanos y ciertos cambios genéticos.
El estudio también reveló que los pacientes con menos centrosomas agrandados en el centro de sus tumores tendían a tener una mejor supervivencia general.
Universidad de SouthamptonElias afirmó: «Durante más de un siglo, las anomalías del centrosoma se han reconocido como un rasgo distintivo del cáncer, pero estudiarlas en los tejidos de los pacientes ha sido extremadamente difícil.»
«CenSegNet nos permite analizar estos defectos con resolución unicelular en tumores completos y descubrir patrones que antes eran imposibles de ver.»
Los investigadores afirman que esta tecnología podría ayudar a los médicos a comprender mejor qué tipos de cáncer tienen más probabilidades de crecer, propagarse o resistir el tratamiento.
También podría ayudar a los científicos a desarrollar tratamientos más personalizados mediante la identificación de tumores con debilidades específicas que podrían ser atacadas con nuevos fármacos.
Si bien la tecnología aún no está lista para su uso rutinario en hospitales, el equipo también ha demostrado que se puede utilizar en muestras de tejido de otras partes del cuerpo, incluidos el riñón, el colon y el apéndice.
CenSegNet está disponible de forma gratuita como software de código abierto, lo que permite a investigadores de todo el mundo utilizar y estudiar esta tecnología.